蚁群
- “蚁群”能否“噬大象”？美国陆军未来无人作战构想
并射击，以地面“蚁群”的行动模式遂行作战任务。因此，未来“粗齿锯”系列无人战车的发展方向必将朝着更加耐用同时价格低廉的方向发展，成为美国陆军“RCV-M”无人作战部队的核心组成部分。一鸣惊人，潜力无限——TRX履带式无人战车进行测试的“粗齿锯-M5”坦克在本次俄乌冲突之中，要说争议性最大的一款武器非美国援乌“弹簧刀”巡飞弹莫属。具有极高的单兵便携性、发现即打击的巡飞弹必将成为未来步兵交战地面规则的改变者。那么将巡飞弹与无人战车的结合体你有想过么？它就是20
轻兵器 2022年10期2022-10-22
- 改进蚁群算法在机器人中的应用概述
海519000）蚁群算法是一种元启发式的智能搜索算法，与另外的一些模拟式的进化型算法一样，具有智能的特性。蚁群算法自被意大利学者DORⅠGO[1]于1996年提出，引起了许多研究者的关注。蚁群算法最初是被应用于商旅行问题，取得的效果尚好，但是因为其具有易收敛的缺点，仍需改进。随着蚁群算法的发展和改进，因蚁群算法具有易与其他优化算法结合的优点，蚁群算法逐渐被应用于多个领域。本文首先从蚁群算法原理出发，再从蚁群算法在机器人中的应用及其发展趋势进行描述。1 原始
科技与创新 2022年11期2022-06-13
- 蚂蚁的社交方式：互相往嘴里吐口水
统计，在一个普通蚁群（至少容纳数千只蚂蚁）内部，一分钟内发生的交哺现象可达20次以上。和其他动物不同，大多数昆虫都有前肠、中肠和后肠，对于群居昆虫而言，前肠已经变成了一种“社交胃”。交哺时都会传递哪些东西在交哺現象中，营养物质和蛋白质从一个动物的“社交胃”传递到另一个动物。通过这样的交流方式，蚂蚁创造了自己专属的“社交循环系统”，将群体中的每个成员与其他所有蚂蚁联系起来。木蚁就是通过这种方式，不断地将营养物质传递给彼此。当蚂蚁进行交哺行为时，它们不仅在传递
家教世界·创新阅读 2022年5期2022-06-11
- 蚂蚁的社交方式：互相往嘴里吐口水
统计，在一个普通蚁群（至少容纳数千只蚂蚁）内部，一分钟内发生的交哺现象可达20 次以上。和其他动物不同，大多数昆虫都有前肠、中肠和后肠，对于群居昆虫而言，前肠已经变成了一种“社交胃”。交哺时都会传递哪些东西在交哺现象中，营养物质和蛋白质从一个动物的“社交胃”传递到另一个动物。通过这样的交流方式，蚂蚁创造了自己专属的“社交循环系统”，将群体中的每个成员与其他所有蚂蚁联系起来。木蚁就是通过这种方式，不断地将营养物质传递给彼此。当蚂蚁进行交哺行为时，它们不仅在传
家教世界 2022年13期2022-06-03
- 增加方向性信息素的改进蚁群路径规划算法
算法等传统算法和蚁群算法、鱼群算法等仿生智能算法。其中，蚁群算法因为鲁棒性强、易与其他算法结合、能并行运算等优点被广泛用于解决移动机器人的路径规划问题。从20 世纪90年代提出至今，无数专家和学者对其进行改进，使蚁群算法成功应用在不同的行业。如文献[8]利用蚁群算法来优化生产车间的运输效率，有效地节约能源和降低生产成本；文献[9]提出一种作业路径生成算法和蚁群算法相结合的改进蚁群算法，并应用在无人机植保方面，有效缩短了无人机的搜索路径等。然而，蚁群算法也有
现代电子技术 2022年10期2022-05-14
- 蚂蚁的社交方式：互相往嘴里吐口水
交哺现象”（一个蚁群可能至少容纳数千只蚂蚁）。“大约5年前，我们发表了一篇论文，描述了这样一个事实，即当蚂蚁进行交哺行为时，它们不仅在传递外来的食物，它们也在传递激素、配偶识别信号和其他各种物质。”勒博夫说。因此，蚂蚁通过互相吐口水的方式，不仅仅是在交换营养物质，还是在创建一个消化道社交网络，能量和信息在整个群体中不断循环，以供需要这些资源的蚂蚁。这很像你的大脑，分泌激素并将它们传递到身体的循环系统，并最终到达你的肝脏。蚂蚁群体是一个“超级有机集体”勒博夫
新传奇 2022年14期2022-04-20
- 基于精英策略的蚁群算法在AGV路径优化中的应用*
强大的算法。传统蚁群算法的随机选择虽然能搜索更大的任务范围，有助于搜寻潜在的全局最优解，但是需要相对比较长的时间才能发挥正反馈的作用，致使算法在开始阶段收敛速度较慢。同时，蚁群算法具有正反馈的特性，若蚁群算法在开始搜索时受次优解影响，那么正反馈会使次优解很快占据优势，使算法陷入局部最优。针对上述问题，很多先前的研究者在蚁群算法的基础上做出了改进，曹新亮等[2]针对蚁群算法在初期搜索目标的盲目性，建立了新的数学模型，对开始的信息素浓度提前进行差异化设置，进而
物流工程与管理 2022年3期2022-04-14
- 句容市白蚁调查及环保免药物治理研究
，日照充足，为白蚁群生活提供了充足的水源和适宜的食物源，环境越来越美，树木越来越多，带来的问题是白蚁的危害越来越严重。要采用“预防为主、综合治理”的方针，系统和综合地运用多种方法，调查句容白蚁种类，掌握蚁群分布和危害情况，分析了多种因素对白蚁的影响，经过长期研究对比，做了大量实验，最后决定采用无药物治理，对环境安全。关键词：句容;蚁群;危害;无药物;治理【中图分类号】G644.5 【文献标识码】A 【文章編号
中国药学药品知识仓库 2022年1期2022-03-23
- 改进的蚁群算法在路径规划问题中的应用 ①
是一个热点问题.蚁群算法在智能算法是比较常用的一种方法，虽然在收敛速度等方面有不足和局限，但是它具有的正反馈性、强鲁棒性、并行性等优点在机器人路径规划的问题中有优势，并且很多学者已验证了蚁群算法在寻找最优路径方面具有较高的速度[4].鉴于此，通过将文献[5][6]中的改进蚁群算法巧妙地柔和得出了另外一种新的改进蚁群算法，并且将此方法应用于解决机器人路径规划问题得到了很好的效果.1 相关理论1.1 基本蚁群算法在1992年，作为一种智能优化算法的蚁群算法第一
佳木斯大学学报（自然科学版） 2022年1期2022-01-14
- 基于QoS云计算任务调度优化
基础之上，将传统蚁群算法进行改良得到改进的蚁群优化算法(improved ant colony optimization algorithm),使算法的效率明显提高。在处理云计算资源分配方面的问题时有了明显的提升，在减少成本的同时节省了任务所需要的时间，仿真模拟实验说明算法在处理云计算资源分配方面问题时拥有较好的优越度[8]。1 调度算法描述调度算法是云计算资源调度的核心技术，优秀的调度算法可以保证云计算资源调度的高效性和合理性，因此引入传统的蚁群算法，并
重庆大学学报 2021年9期2021-10-22
- 高速铣削工件表面粗糙度蚁群-BP神经网络建模
泽正摘 要：由于蚁群算法具有很好的多样性、兼容性和正反馈，故十分适合用于BP神经网络学习率的优化，从而建立蚁群-BP神经网络。训练样本对是以实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据组成的，并用高速铣削实验中的工件表面粗糙度来建模。使用创建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型来对实验2和实验6状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测，通过对比预测结果和试验结果，可发现蚁群-BP神经网络能够十分有效地对高速铣削工件表面
智能计算机与应用 2021年1期2021-07-11
- 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
优化算法主要包括蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、DNA计算方法以及各算法之间的组合优化算法等[2-5].蚁群算法是一种启发式的随机搜索算法，由意大利学者Maniezzo团队受蚂蚁觅食行为的启发，在1991年首次提出[6].蚁群算法模拟蚂蚁合作觅食行为，具有正反馈、高稳健性和并行性、易于与其他算法相结合等优点.但传统蚁群算法容易出现局部最优解、计算量大、收敛速度慢等问题[7].近年来国内外学者相继提出了一些改进的蚁群算法.2000年，
南京信息工程大学学报 2021年3期2021-06-28
- 使用改进蚁群算法的AGV路径规划研究
群算法[3]等。蚁群算法[4]（ACO）具有并行性、正反馈性及良好的扩充性等优点，在解决路径规划[5]、TSP[6]等问题都有成功的应用。针对蚁群算法耗时长，容易陷入局部最优的缺点，文献[7]提出一种基于蚁群算法的带时间窗的启发式算法，提高了收敛速度。文献[8]利用遗传算法对蚁群算法参数的组合优化，但由于遗传算法计算量大，效果不明显。在传统蚁群算法基础上，利用改进的蚁群算法对AGV路径规划进行了研究。2 空间环境模型的建立空间环境模型的建立是AGV路径规划
机械设计与制造 2020年6期2020-06-20
- 基于静电势场法改进的蚁群算法用于路径规划
激励函数改进基本蚁群算法的启发函数，增强了路径平滑性，降低搜索过程的死锁现象，文献[3]中利用机器人当前朝向和下一次位置的方位之间的夹角来改变蚂蚁的转移概率，不仅增强了路径的平滑性，也缩短了路径的长度。文献[4]中提出了静电势场法用于路径规划，和人工势场法不同的是，静电势场是标量场只有大小没有方向，便于计算，降低了路径规划过程中计算的复杂度，缩短了路径规划的时间。本文将蚁群算法与静电势场法结合，将静电势场函数引入蚁群算法的启发函数中，不仅考虑下一个节点到目
电子技术与软件工程 2020年2期2020-06-13
- 基于蚁群-模拟退火算法的基站选址研究
樊思琪摘 要：蚁群算法虽然在蚂蚁算法的基础上已经有了改进但仍然会有缺陷，最大的缺点就是会陷入局部最优解。模拟退火算法最大的特点就是有一个蒙地卡洛判断准则，允许其接受一个较差解，不過算法却恰恰因为这点而会非常的耗时。通过理论的研究发现可以将这两种算法融合在一起，两种算法可以实现互补。最终便选择基站选址这个实际应用问题去用matlab仿真看是否真的可以减少基站的建设数量。关键词：模拟退火;蚁群;基站选址引言基站的作用就是来覆盖用户，目前对于被覆盖用户，会根据
科学与财富 2020年3期2020-04-02
- 改进蚁群算法的机器人路径规划研究
A*算法[6]和蚁群算法[7]等。但是上述提及的各种算法，都存在各自的缺点。RRT算法在搜索过程中进行随机搜索，只要从起始点到目标点有连线，则立即生成一条路径，所以生成的路径既不能保证路径最优，又不能保证搜索时间最短。粒子群算法与模拟退火算法效果的优劣在于适应度函数的选择。Dijkstra算法，属于一种贪心算法，其只考虑当前节点到下一节点的距离，易陷入局部最优。算法在搜索期间进行全局搜索，搜索时间慢，而且搜索的方向有可能与目标点相背离，最终导致搜索失败。A
电子科技 2020年1期2020-01-07
- 红蚁吃蛇的智慧
，整体推进。二是蚁群活动的地方常在沼泽岸边，这里青蛙很多。三是常有一些蛇突然钻进水里，然后再钻出来。他认为这三个现象应该与红蚁捕蛇有关。一次偶然，他发现一条蛇从蚁群中穿过，随后便剧烈地翻摇两下钻入水中，细心的他发现蛇入水以后，有许多只红蚁漂在水面上。这个教授联系那三个奇怪的现象，他豁然开朗，立刻找到了答案：蚁群集体行动，应该是在等蛇从它们身上游过。蚁群在沼泽边活动，是因为这里青蛙多，蛇经常到这里觅食。当有蛇不小心从蚁群中间穿过时，密密麻麻的蚁群中总有一些红
思维与智慧 2019年16期2019-12-13
- 啃食医保的“蚁群”
同慢慢蛀蚀树干的蚁群。在监管力度增强的情况下，是什么原因促使医院、药房等顶风作案？骗保手段的秘密尽管骗保方式多样，但根据目前披露的大部分案件，骗取医保基金的手法早已不新鲜。“有些骗保手段相当低级，几乎没有隐蔽性可言，且不在少数。”一位医保部门工作人员向《财经》记者介绍。目前，在中国裁判文书网中输入“骗取医保基金”，2013年至记者发稿，共有相关裁判文书381份，涉及的骗保手法主要包括挂床住院、伪造医疗文书和票据、串换药品或耗材、盗刷医保卡等。通常是医院或者
财经 2019年25期2019-11-12
- 红蚁吃蛇的智慧
，整体推进。二是蚁群活动的地方常在沼泽岸边，这里青蛙很多。三是常有一些蛇突然钻进水里，然后再钻出来。他认为这三个现象应该与红蚁捕蛇有关。一次偶然，他发现一条蛇从蚁群中穿过，随后便剧烈地翻摇两下钻入水中，细心的他发现蛇入水以后，有许多只红蚁漂在水面上。这个教授联系那三個奇怪的现象，他豁然开朗，立刻找到了答案：蚁群集体行动，应该是在等蛇从它们身上游过。蚁群在沼泽边活动，是因为这里青蛙多，蛇经常到这里觅食。当有蛇不小心从蚁群中间穿过时，密密麻麻的蚁群中总有一些红
思维与智慧·下半月 2019年8期2019-09-25
- 基于改进的蚁群算法的测试数据自动生成方法
有禁忌搜索算法、蚁群算法、遗传算法等。蚁群算法的搜索过程采用分布式计算方式，相较其它智能算法具有较高的计算能力和运行效率，但算法的搜索精度仍有待完善。因此本文提出改进的蚁群算法，在传统蚁群算法的基础上引入相似度影响因子，能够增加算法的全局搜索能力。并将改进的蚁群算法应用到测试数据自动生成问题中。2 测试数据自动生成模型设待测路径为P，采用改进的蚁群算法自动生成的输入参数变量为X={x1，x2，…，xn}，输入参数变量X的实际执行路径为P’，当P’=P时，所
电子技术与软件工程 2019年13期2019-08-23
- 红蚁吃蛇的智慧
欢成群活动；二是蚁群活动的地方常在沼泽岸边；三是常有一些蛇突然钻进水里，然后再钻出来。教授联系这三个奇怪的现象后找到了答案：蚁群集体行动，是在等蛇从它们身上穿过。蚁群在沼泽边活动，是因为这里青蛙多，蛇经常到这里觅食。当有蛇不小心从蚁群中间穿过时，密密麻麻的蚁群中总有一些红蚁会爬到蛇身上，然后对其叮咬。蛇因为剧痛，要摆脱这些红蚁，便钻入水中，可它已经受到许多红蚁毒液的毒蚀。当受伤的蛇再次穿过蚁群时，同样还有许多红蚁再爬到它身上。反复几次，蛇全身被红蚁毒得溃烂
意林·少年版 2019年10期2019-06-12
- 以“蚁群”的应然态度于追寻圆梦中
学英语学科组以“蚁群”的力量为启迪，以“个体有特色，团体有优势”为发展目标，以主题教研、特色课程、伙伴互助为行动关键词，共同追寻教育梦想。关键词：价值追寻;团队架构;学科团队;小学英语【中图分类号】G【文献标识码】B【文章编号】1008-1216（2019）12B-0054-02蚂蚁，虽然渺小，但很团结。蚁群由许多有着共同目标的蚂蚁组成，它们有明确的分工合作，觅食、建设、保卫、饲喂……学科组就是这样一支如同“蚁群”的团队。本文以张家港市世茂小学英语学科组为
内蒙古教育·科研版 2019年12期2019-01-17
- 基于初始信息素和二次挥发的改进蚁群算法
于解决优化问题的蚁群算法(ACO)[1]、萤火虫算法(FA)[2]、粒子群算法(PSO)[3]以及蝙蝠算法(BA)[4]等群体智能算法[5]不断涌入,这类算法为解决NP-hard问题提供了较好的方法,其设计原理来源于对大自然中生物行为的效仿．蚁群算法作为最早的仿生物算法,一直备受专家学者关注．近些年,众多学者对蚁群算法进行了深入的研究,解决了旅行商问题[6-7]、指派问题[8]以及调度问题[9]等.目前,针对蚁群算法的改进已有大量的研究,张飞君等[10]提
西安工程大学学报 2018年6期2019-01-09
- 复杂复印机故障信号的检测与提取
的问题，提出基于蚁群的复杂复印机故障信号的检测与提取方法。基于蚁群的复杂复印机故障信号的检测中，利用检测某一路径的最大代价和最小代价得到蚂蚁于该路径上所释放信息素的浓度，以此计算蚁群对于某条路径选取的概率。更新该条路径上信息素浓度，按照路径上的蚂蚁存留的信息素浓度对复印机故障检测过程中路径选择优先顺序进行判断，以检测出复印机故障信号源。将复印机故障信号源代入小波包分析中，得到复印机总故障信号，计算故障信号中的各个频带信号相应能量，利用各频带相应能量，构建复
现代电子技术 2018年22期2018-11-13
- 改进蚁群算法的冷链物流配送路径模型的量化分析
低配送成本。针对蚁群算法的不足，在解决配送车辆路径优化问题的方法上，对蚁群算法的信息素浓度的限制、初始解的构建、蚂蚁路径选择规则、信息素的更新方式进行了改进，有效解决了蚁群算法的缺陷。最后，利用Matlab软件和改进的蚁群算法对绿鑫源的案例進行验证，并与基本蚁群算法对比分析，验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。【关键词】冷链物流；车辆路径优化；改进的蚁群算法
时代经贸 2018年17期2018-09-29
- 基于改进的蚁群算法的无人驾驶车辆路径规划
基于改进的蚁群算法的无人驾驶车辆路径规划无人驾驶车辆能够正常运行需要规划出最优或最短的行驶路径。目前，虽然已有很多提供了适当路径规划策略的方法，但这些方法并没有将车载电池为无人驾驶车辆提供的能量消耗作为约束条件。因此，提出了一种在路径规划策略中考虑无人驾驶车辆能耗的基于蚁群算法的路径规划方法。该方法将蚁群算法与能量消耗预测模型相结合，从而能够提供出能耗低的无碰撞的最短路径。该方法还可以通过仿真工具进行评估和验证，并与普通的蚁群算法、遗传算法和粒子群优化方法
汽车文摘 2017年11期2017-12-04
- 基于改进蚁群算法的全局路径规划研究与仿真
芬* 基于改进蚁群算法的全局路径规划研究与仿真燕紫君，吴明芬*(五邑大学计算机学院 江门 529020）路径规划是指在有障碍物的工作环境中，寻找一条从给定起点到终点的适当路径，使运动过程中能安全、无碰的绕过所有障碍物。目前针对路径规划的算法较多，本文主要针对传统蚁群算法在二维路径规划中易陷于局部最优解，最终导致搜索过早停滞等问题，提出了一种改进的蚁群算法。该改进的算法主要以全局最优为出发点，通过引入终点对启发因子的影响，在邻接点和终点的共同作用下对启发因
数码设计 2017年1期2017-10-13
- 基于改进蚁群算法的通信业务智能调配分析研究*
03)基于改进蚁群算法的通信业务智能调配分析研究*缪巍巍1吴海洋1施 健2吕顺利2(1.江苏省电力公司 南京 210024)(2.南京南瑞集团公司 南京 210003)电力通信光传输网络的业务路由调配符合多约束条件的路由路径特点,传统的路由计算方法难以实现最优化的业务路径生成。论文在蚁群算法的基础上借鉴A*算法的思想,提出了一种改进的蚁群算法,有效避免了蚁群算法中杂乱搜索和容易导致局部最优的缺陷。通过实验仿真,改进后的蚁群算法在不同的网络拓扑图上均能得到
计算机与数字工程 2017年1期2017-02-09
- 基于城市权重的蚁群算法及其在TSP中的应用*
）基于城市权重的蚁群算法及其在TSP中的应用*马清鑫，张达敏，张 斌，阿明翰（贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳550025）蚁群算法在解决NP-C问题时展现出了较强的适用性，但收敛速度慢，容易陷入局部最优解的缺陷却没有得到较好解决。于是，提出了一种基于城市权重的蚁群算法ACAWC（Ant Colony Algorithm based on the W eight of City）。改进后的算法通过利用城市距离在整个城市网中所占比重来协调启发信息作
通信技术 2016年11期2017-01-16
- 基于加权一致性的蚁群算法在断层检测中的应用
基于加权一致性的蚁群算法在断层检测中的应用刘财1， 刘海燕1 *， 彭冲2， 张营3， 刘琼4， 勾福岩11 吉林大学地球探测科学与技术学院， 长春130026 2 山西师范大学地理科学学院， 山西临汾041004 3 中国石化东北油气分公司， 长春130062 4 中国石油吐哈油田公司勘探开发研究院， 新疆哈密839009突出地震数据振幅空间不连续性的断层增强属性体是断层自动解释的基础，而如何压制噪声、地层残余响应、角度不整合接触等伪断层的影响是断层自动
地球物理学报 2016年10期2016-11-08
- 一种基于蚁群思想的动态路径寻优算法的实现及仿真
27)一种基于蚁群思想的动态路径寻优算法的实现及仿真周秀娟1，花嵘1，史娟1，高玉励2(1.山东科技大学 信息科学与工程学院 山东 青岛 266590；2.青岛黄海学院 山东 青岛 266427)摘要：为了提高路径寻优算法的效率和实时性，本文实现了一种名为DPO-AC的基于蚁群思想的动态路径寻优算法(the ant colony algorithm with dynamic path optimization)，在改进蚁群算法的基础上结合神经网络的实时预
山东科技大学学报(自然科学版) 2016年4期2016-08-10
- 一种蚁群聚类优化算法在成绩管理中的应用
。本文提出了一种蚁群聚类优化算法，并用于高职高专的信息技术课程成绩管理当中。旨在挖掘成绩背后的信息，供教学参考，教务支持。关键词： 蚁群； 聚类分析； 成绩评价中图分类号： TP391 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2016）05-0095-031 问题提出随着蚁群算法研究的不断深入，人们发现在某些方面采用蚁群模型进行聚类分析会更接近于实际的聚类问题。通过模拟蚁群的行为，人们提出了很多基于蚁群的聚类分析模型[1]。Lumer和Faiet
宁波职业技术学院学报 2016年5期2016-05-30
- 被蚂蚁吃掉的精锐部队
及做出任何反应，蚁群已经潮水般地拥过来，距离他只有七八米远了。几乎就在转瞬之间，蚁群铺天盖地地爬满了传令兵托马斯全身，在一声又一声凄厉的尖叫声中，托马斯跌倒在了蚁群里……绝处逢生希姆将军无法知道，这么一支庞大的蚁群，为何突然聚集起来，又为何直扑他的部队？他的1800名士兵眼下还存活多少……但希姆已经没有时间多想了，他知道此刻，用腿远比用脑更为明智，更加有效，他完全顾不得什么将军风度了，大叫一声，转身向森林深处逃去……希姆很快逃到一个湖边，他不顾一切地跳入湖
下一代英才 2015年6期2015-05-30
- 基于吸引场的蚁群算法在TSP中的应用
0）基于吸引场的蚁群算法在TSP中的应用王 雷，李 明，刘志虎（安徽工程大学机械与汽车工程学院，安徽芜湖241000）针对传统蚁群算法容易陷入局部最优解等缺陷，提出了一种基于吸引场的改进的蚁群算法.首先，详细分析了基于信息素的吸引场原理，在此基础上建立了基于信息素的吸引场模型.其次，设计了吸引场因子，给出了信息素更新策略，使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.最后，针对标准的30个城市的旅行商问题，使用所提出的算法与基本蚁群算法、其他改进的蚁群算法进行优化
江苏大学学报（自然科学版） 2015年5期2015-02-09
- 军蚁捕蛙
目睹这一过程。军蚁群排成方队前行，当黄箭蛙背对军蚁群时，根本不会感觉到危险的来临，就在一瞬间，有军蚁爬上它的身体并开始咬它，黄箭蛙瞬间发力向前跳去企图逃离，可谁知，此时的军蚁队形早已经变成了环形，向前奋力跳跃的黄箭蛙会直接落在军蚁群里，它挣扎几下便没了力气。当黄箭蛙面向蚁群的时候，它十分坦然。因为它的突然跳跃距离是两米五，而蚁群最宽处只有两米，所以，它在等待，等待蚁群快靠近它时，直接跃过远离危险。可戏剧性的一幕出现了，只见军蚁们突然停止移动，然后几只军蚁快
意林·少年版 2014年17期2014-10-21
- 基于改进蚁群算法的QoS 约束云任务调度
了基于负载均衡的蚁群优化算法用于云应用调度［6］。然而，大多数研究没有考虑QoS 约束的任务期限。为了有效地进行部分相关任务调度，本文提出了一种满足服务质量(QoS)约束的调度模型，并将改进的蚁群优化算法(ACO +)用于云环境下部分相关任务调度。1 云任务调度模型由于云任务调度研究主要集中在独立任务调度和工作流任务调度，缺乏对部分相关任务调度的研究。因此，在研究部分相关任务调度模型的基础上，提出满足QoS 约束的部分相关任务调度模型。部分相关任务模型通常
扬州职业大学学报 2014年4期2014-01-20
- 一种求解TSP 问题的改进蚁群算法
,743000）蚁群算法是一种新型的启发式仿生类并行智能进化算法，最早是由意大利学者M.Dorigo 于1991 年首次提出，由于该算法具有分布式计算、正反馈机制以及较强的鲁棒性（容易与其他算法结合）等优点，在许多领域的组合优化问题的求解上得到了巨大的应用和成功。但基本的蚁群算法也存在着许多缺点，其中最关键的问题之一就是“探索”和“利用”之间的矛盾：既要以信息素的正反馈机制和启发因子引导整个蚁群逐渐向最短路径靠近，也就是利用先验信息快速搜寻最优解，提高收敛
电子测试 2014年8期2014-01-03
- 求解TSP 问题的改进蚁群算法
、人工免疫算法和蚁群算法。在通常情况下，蚁群算法得到的最短路径要好于其他的启发式算法。蚁群算法以先验信息和信息素的正反馈作用来引导每只蚂蚁的行为，使得蚁群整体上逐渐向全局最短路径靠拢。但是基本蚁群算法对信息素的处理过于粗糙，对已经寻找到的最短路径缺乏较强的敏感性，使得算法的收敛速度太慢。为了加快蚁群算法的收敛速度，有学者提出了带精英策略的蚁群算法［3］。该算法在已经找到的最短路径和基本蚁群算法的基础上，额外加了一些信息素，虽然能使每只蚂蚁向已经找到的最短路
武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2013年3期2013-12-23
- 一种解决TSP问题的自适应协同演化计算方法
算法；另一种是以蚁群算法[3]、粒子群算法[4]、蜂群算法[5]为代表的群智能算法.演化算法主要以自然进化为理论依据，通过种群之间的迭代演化完成问题的求解.而群智能算法通过模拟自然界中的群智能生物(蚂蚁、大雁、蜜蜂)行为来完成问题的求解.由于两种类型的算法关注点不同，从而导致在解决问题时所产生的效果也是不同的.虽然现在没有统一的理论来规定什么样的问题适用于什么样的演化算法.但是从解决问题的实践来看，这两种类型算法具有互补性.遗传算法通过种群进行目标寻优，其
中南民族大学学报（自然科学版） 2012年1期2012-01-03
- 基于改进的蚁群算法的亚轨道再入飞行器弹道优化
张 斌，关世义，陈士橹(1．西北工业大学航天学院，西安710068;2．北京机电工程研究所，北京100074)0 IntroductionIn recent years，reentry vehicle has attracted many researchers’attention．Many investigations have been done to improve applications for different reentry vehicle
宇航学报 2011年6期2011-01-25
- 奇异的沙粒
：“和这样的愚蠢蚁群为伍，我感到终生遗憾！”检察官大声疾呼，要对他处以死刑。这时，一位赫赫有名的精神病科医生救了蚂蚁的命。医生在诊断书上明确地说，他患了精神失常症。夜间，被囚禁的蚂蚁不睡觉，把沙粒翻过来掉过去，仔细地磨了又磨。白天，在那间狭小阴暗的牢房里，他驮着沙粒从一端爬到另一端，并且拒绝吃饭。一天早晨，狱卒发现牢房里静悄悄的，充满异彩。那颗奇异的沙粒在地上闪闪发光，就像一颗光彩夺目的钻石。在沙粒附近，躺着那只英雄的蚂蚁。他仰面朝天，又干又瘦，通体透明。
意林 2009年13期2009-05-14
- 红蚁吃蛇
,整体推进;二是蚁群活动的地方常在沼泽岸边,这里青蛙很多;三是常有一些蛇突然钻进水里,然后再钻出来。他认为这三个现象应该与红蚁捕蛇有关。一个偶然,他发现一条蛇不小心从蚁群中穿过,随后便剧烈地翻摇两下钻入水中,细心的他发现蛇入水以后,有许多只红蚁漂在水面上。联系那三个奇怪的现象,他豁然开朗,立刻找到了答案:蚁群集体行动,应该是在等蛇从它们身上游过。蚁群在沼泽边活动,是因为这里青蛙多,蛇经常到这里觅食。当有蛇不小心从蚁群中间穿过时,密密麻麻的蚁群中总有一些红蚁
文苑·感悟 2009年8期2009-02-11